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  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#  SVM(Support Vector Machine): 支持向量机\n",
    " \n",
    "它是一种常见的分类方法， 在机器学习中， SVM是有监督的学习模型\n",
    "\n",
    "什么是有监督的学习模型呢？它指的是我们需要实现对数据打上分类标签， 这样机器就知道这个数据属于哪个分类。同样无监督学习， 就是数据没有打上标签， 这可能是因为我们不具备先验知识， 或者打标签的成本很高， 所以我们需要机器带我们部分完成这个工具。\n",
    "\n",
    "SVM作为有监督的学习模型，通常帮我们模式识别， 分类以及回归分析"
   ]
  },
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   "source": [
    "## 超平面的数学表达式\n",
    "\n",
    "$$ g(x) = \\omega^Tx+b $$\n",
    "\n",
    "$\\omega$, x是n维空间的向量， 其中x是函数变量，$\\omega$是法向量。\n",
    "法向量这里是指垂直与平面的直线表示的向量， 它决定了超平面的方向\n",
    "\n",
    "SVM就是求解最大分类间隔的过程， 因为我们还需要对分类间隔的大小进行定义\n",
    "\n",
    "首先， 我们定义某类样本集到超平面的距离是这样本集合内的样本到超平面的最短距离；公式如下\n",
    "\n",
    "$$ d_i = \\frac{\\mid \\omega x_i + b\\mid} {\\mid \\mid \\omega \\mid \\mid}$$"
   ]
  },
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